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Operations Compact And Backup
May-Kirihara edited this page Aug 18, 2026
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定期メンテナンス(compact())と永続化ファイルのバックアップ。
長期運用では archived/expired ノードのベクトルが FAISS に残り、wave 伝播のヒット率を下げる。週次〜月次で compact() を実行:
# Python から(engine 直叩き)
await engine.compact() # 安全な既定
await engine.compact(auto_merge=True, merge_threshold=0.95)
await engine.compact(rebuild_faiss=False, auto_merge=False)MCP 経由:
compact() # 既定
compact(auto_merge=true, merge_threshold=0.95)
レポート例:
Compaction complete:
TTL-expired: 3
Auto-merged: 2 pairs
FAISS rebuilt: True
FAISS vectors: 1503 → 1496
| 処理 | 物理アナロジー |
|---|---|
| TTL 期限切れ → archive | 仮想粒子の崩壊 |
| archived ベクトルを FAISS から除去 | ホーキング輻射の最終段階 |
| FAISS rebuild (id_map 詰め直し) | 真空ゼロ点リセット |
| 近接ノード対の衝突合体 (auto_merge=True) | 銀河衝突合体 |
| orphan 有向エッジの掃除 | 散逸 |
| ファイル | 内容 | 消失時の影響 |
|---|---|---|
gaottt.db |
SQLite DB(documents + nodes + edges + directed_edges) | 全データ消失、再投入必要 |
gaottt.faiss |
FAISS ベクトルインデックス | 起動時に再構築不可、再投入必要 |
gaottt.faiss.ids |
FAISS 位置 → document ID マッピング | 上記同様 |
# サーバー停止中に実行
cp ~/.local/share/gaottt/gaottt.db ~/.local/share/gaottt/gaottt.db.bak
cp ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss.bak
cp ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss.ids ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss.ids.bak注意: サーバー稼働中のバックアップは dirty 状態がフラッシュされていない可能性。確実なバックアップにはサーバー停止が必要。
# サーバー停止後
rm ~/.local/share/gaottt/gaottt.db
rm ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss
rm ~/.local/share/gaottt/gaottt.faiss.ids
# サーバー再起動で空の状態から開始# 毎週日曜 03:00 に compact 実行(MCP 経由)
0 3 * * 0 echo 'compact()' | claude-code --mcp gaottt --no-interactive→ 関連: Tuning, Architecture — Storage & Schema
上記は standalone(単一ユーザー)構成のバックアップ手順。multiverse 構成(MV3 supervisor で複数テナントの宇宙を運用する場合) は、宇宙ごとに Litestream で SQLite WAL を継続レプリケーションし、manifest.json と合わせた 2 点セットから復旧する専用手順が別ページにある。詳細(スコープ / 2 点セット / supervisor hook / DR runbook / 四半期 drill / 商用導入前チェックリスト)は Operations — Backup & DR (MV5) を参照。
(formerly GER-RAG)
- 1. Welcome
- 2. Install GaOTTT
- 3. Connect Your Client
- 4. First Conversation
- 5. Everyday Use
- 6. When Stuck
- As Long-Term Memory
- As Task Manager
- As Persona Base
- As Narrative Engine
- Multi-Agent Setup
- Per-Project DBs
- Multiverse (1人1宇宙)
- Ambient Recall
- Visualization
- Server Setup
- Multiverse 運用プレイブック(統合)
- Multiverse クイック健康チェック(パニック時)
- Multiverse Setup (MV3)
- Multiverse Import Universe
- Control Plane (MV4)
- Backup & DR (MV5)
- Resource Requirements (VRAM/RAM/Disk)
- Tuning
- Ingestion (files & chat history)
- Migration (upgrade)
- Compact & Backup
- Isolated Benchmark
- Performance Testing (7-tier)
- Troubleshooting
- Roadmap
- Backend Phase A/B/C
- Phase D — Persona & Tasks
- Phase G — Memory Genesis
- Phase H — Wave Seed Redesign
- Phase I — Free Star Movement
- Phase J — Persona-Anchored Retrieval
- Phase K — Stellar Supernova Cohort
- Phase L — Hybrid Retrieval
- Phase M — Mass Conservation
- Phase N candidate β — Mass Evaporation
- Phase O — TTT Observability
- Phase P — Pressure Terms (Λ + Langevin)
- Phase Q — Orbital Mechanics (Rosette Orbits)
- Phase Q2 — Gravitational Scale Matching
- Phase T — Semantic Requalification
- Phase U — Review Hardening
- Observation Apparatus Refinement
- Observation Apparatus Round 2 (dogfooding 2026-06-12 起点)
- Hardening — Concurrency & Persistence
- Ambient Recall Enrichment
- Ambient Recall Refinement (Phase A 由来)
- Ambient Recall Lateral Association (〇〇といえば〜)
- Accretion Recall (降着想起・〇〇ってなんだっけ)
- Synaptic Pruning (連想の忘却・edge decay)
- Save Candidates Hook (ambient-recall の write-side 対称)
- Lens Hygiene (ambient block の漏れ防止)
- Instruction Surface Hygiene (指示表層と hook harness)
- Query as Mass Distribution
- Multiverse Scale-Out (大規模化・1人1宇宙)
- SKILL.md Improvement
- Embedder Comparison (RURI vs RikkaBotan)